【摘 要】
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基于龙岩市多时相Landsat TM/ETM＋数据,应用最大似然、决策树及支持向量机分类方法对龙岩市景观类型进行分类。从3种分类方法的比较得知,支持向量机分类方法表现出较高的性能,
【机 构】
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中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室,龙岩学院资源工程学院
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基于龙岩市多时相Landsat TM/ETM＋数据,应用最大似然、决策树及支持向量机分类方法对龙岩市景观类型进行分类。从3种分类方法的比较得知,支持向量机分类方法表现出较高的性能,分类精度明显高于其他的分类方法。因此选择最佳的支持向量机分类结果,并结合景观生态学方法,分析了1992—2008年龙岩市新罗区景观格局及其动态变化信息。结果表明,1992—2008年新罗区主城区农业用地大幅度降低,相应转化为建筑用地,但是却保持着良好的森林覆盖率。同时城市景观组分经历了由扩散式增长过程到粘合式集聚增长过程的转变,
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